Masa Depan Cerah Kesehatan Karena Perangkat Lunak Pengambilan Gambar Medis

Solusi TI Kesehatan telah merevolusi layanan kesehatan modern. Ambil contoh pencitraan medis - setiap tahun jutaan pasien menjalani ultrasound, MRI dan EX-Rays dengan aman. Prosedur-prosedur ini menciptakan gambar-gambar yang membentuk pilar diagnosis yang sangat penting. Dokter menggunakan gambar untuk membuat keputusan tentang penyakit dan berbagai jenis penyakit.

Sejarah Singkat Dan Definisi Pencitraan Medis

Dalam istilah dasar, pencitraan medis adalah penggunaan aplikasi fisika dan beberapa biokimia untuk mendapatkan representasi visual dari anatomi dan biologi makhluk hidup. Dipercayai bahwa X-Ray pertama diambil sekitar tahun 1895. Sejak itu, kami telah berkembang dari gambar-gambar buram yang hampir tidak dapat membantu para profesional medis dalam membuat keputusan untuk dapat menghitung efek oksigenasi di otak.

Saat ini, pemahaman tentang penyakit yang merusak tubuh manusia telah meningkat secara eksponensial karena bidang pencitraan medis telah mengalami perubahan paradigma. Tetapi tidak semua kemajuan teknologi dapat diterjemahkan ke praktik klinis sehari-hari. Kami mengambil satu perbaikan seperti itu - teknologi analisis gambar - dan menjelaskan bagaimana hal itu dapat digunakan dalam mendapatkan lebih banyak data dari gambar medis.

Apa itu Teknologi Analisis Gambar?

Ketika komputer digunakan untuk mempelajari gambar medis, itu dikenal sebagai teknologi analisis gambar. Mereka populer karena sistem komputer tidak cacat oleh bias manusia seperti ilusi optik dan pengalaman sebelumnya. Ketika komputer memeriksa gambar, itu tidak melihatnya sebagai komponen visual. Gambar tersebut diterjemahkan ke informasi digital di mana setiap pikselnya setara dengan properti biofisik.

Sistem komputer menggunakan algoritma atau program untuk menemukan pola yang ditetapkan pada gambar dan kemudian mendiagnosis kondisi tersebut. Seluruh prosedur panjang dan tidak selalu akurat karena satu fitur di gambar tidak selalu menandakan penyakit yang sama setiap kali.

Menggunakan Machine Learning Untuk Memajukan Analisis Gambar

Strategi unik untuk mengatasi masalah ini terkait pencitraan medis adalah pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah sejenis kecerdasan buatan yang memberikan kemampuan komputer untuk belajar dari data yang disediakan tanpa diprogram secara terbuka. Dengan kata lain: Mesin diberikan berbagai jenis x-ray dan MRI


Ia menemukan pola yang benar di dalamnya
Kemudian ia belajar untuk mencatat orang-orang yang memiliki kepentingan medisSemakin banyak data yang disediakan komputer, semakin baik algoritma pembelajaran mesinnya. Untungnya, di dunia perawatan kesehatan tidak ada kekurangan gambar medis. Memanfaatkan mereka dapat memungkinkan untuk dimasukkan ke dalam analisis gambar aplikasi pada tingkat umum. Untuk lebih memahami bagaimana pembelajaran mesin dan analisis gambar akan mengubah praktik perawatan kesehatan, mari kita lihat dua contoh.




Contoh 1:Bayangkan seseorang pergi ke ahli radiologi terlatih dengan gambar medis mereka. Ahli radiologi itu tidak pernah menemui penyakit langka yang dialami seseorang. Peluang praktisi medis untuk mendiagnosisnya dengan benar adalah hal yang minimal. Sekarang, jika ahli radiologi memiliki akses ke pembelajaran mesin kondisi langka dapat diidentifikasi dengan mudah. Alasannya adalah bahwa algoritma penganalisa gambar dapat terhubung ke gambar dari seluruh dunia dan kemudian mengembangkan program yang melihat kondisi tersebut.




Contoh 2:Aplikasi lain dari kehidupan nyata dari analisis gambar berbasis AI adalah mengukur efek kemoterapi. Saat ini, seorang profesional medis harus membandingkan gambar pasien dengan orang lain untuk mengetahui apakah terapi tersebut memberikan hasil positif. Ini adalah proses yang memakan waktu. Di sisi lain, pembelajaran mesin dapat mengetahui dalam hitungan detik apakah pengobatan kanker telah efektif dengan menghitung ukuran lesi kanker. Ini juga dapat membandingkan pola di dalamnya dengan pola dasar dan kemudian memberikan hasil.



Hari ketika teknologi analisis citra medis adalah tipikal seperti Amazon merekomendasikan Anda item mana yang akan dibeli selanjutnya berdasarkan riwayat pembelian Anda tidak jauh. Manfaatnya tidak hanya menyelamatkan nyawa tetapi juga sangat ekonomis. Dengan setiap data pasien yang kami tambahkan ke program analisis gambar, algoritma menjadi lebih cepat dan lebih tepat.

Tidak Semua Rosy

Tidak dapat disangkal bahwa manfaat pembelajaran mesin dalam analisis gambar sangat banyak, tetapi ada beberapa kesulitan juga. Beberapa kendala yang perlu dilintasi sebelum dapat digunakan secara luas adalah:


Pola yang dilihat komputer mungkin tidak dipahami oleh manusia.
Proses pemilihan algoritma berada pada tahap awal. Masih belum jelas tentang apa yang dianggap penting dan apa yang tidak.
Seberapa amankah menggunakan mesin untuk mendiagnosis?
Apakah etis menggunakan pembelajaran mesin dan apakah ada konsekuensi hukumnya?
Apa yang terjadi adalah algoritma kehilangan tumor, atau salah mengidentifikasi suatu kondisi? Siapa yang dianggap bertanggung jawab atas kesalahan tersebut?
Apakah tugas dokter untuk memberi tahu pasien tentang semua kelainan yang diidentifikasi algoritma, bahkan jika tidak ada perawatan yang diperlukan untuk mereka?Solusi untuk semua pertanyaan ini harus ditemukan sebelum teknologi dapat disesuaikan dalam kehidupan nyata.




Sementara dunia analisis gambar berbasis pembelajaran mesin adalah masa depan, ada banyak teknologi lain yang membuat kehidupan pasien dan penyedia layanan kesehatan menjadi lebih mudah. Allied Business menawarkan tidak hanya perangkat lunak pencitraan medis terbaru tetapi juga perangkat lunak untuk bidang khusus seperti pengambilan gambar endoskopi dan perangkat lunak perawatan kesehatan . Kami telah menawarkan dukungan kepada dokter, klinik, dan rumah sakit selama lebih dari satu dekade melalui beragam produk kami, mulai dari perangkat lunak manajemen lab hingga sistem pengarsipan gambar. Geser melalui situs web kami untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana kami membantu industri medis memberikan perawatan yang lebih baik kepada setiap pasien. Atau hubungi kami, dengan senang hati kami akan berbicara dengan Anda.

Share this post